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Prime Videoに「何を表示するか」を決めるML駆動のディスカバリーシステムをつくる
Prime VideoのDiscovery Engineeringチームに参画し、顧客がPrime Videoを開いたときに何を見せるかを決める低レイテンシのランキング/リトリーバルシステム、オフラインMLパイプライン、LLMベースの評価システムを開発します。本番環境でのML統合経験と、分散システムをエンドツーエンドでオーナーシップを持って運用できることが求められます。
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無料 · この職種に合わせて調整されたライブ音声模擬面接
想定される形式
Amazon SDEループ：オンラインアセスメント、電話面接の後、コーディング・システム設計・Leadership Principlesに基づく行動面接をカバーする複数ラウンドのオンサイト/バーチャルループが行われます。
この面接で問われること
- 低レイテンシのレコメンデーション配信：ANN検索・リランキング・ランキングシステム
- LLMとembeddingを活用したオフラインML/データパイプライン
- LLMベースの品質/関連性評価システム
- 設計から本番運用までのエンドツーエンドのオーナーシップとA/Bテストによる検証
よくある質問の方向性
低レイテンシのパーソナライズドレコメンデーション配信システムを設計してください
LLMを使ってコンテンツをembedding化・インデックス化するオフラインパイプラインをどう構築しますか
自動化された手法でレコメンデーションの品質や関連性を評価した経験を説明してください
分散システムのコンポーネントをエンドツーエンドで担った経験を教えてください
ランキング変更が実際に顧客へ与えたインパクトをどう検証しますか（A/Bテスト）
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